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교육일정 및 신청

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딥러닝 이미지 처리 핵심 알고리즘 분석과 활용

딥러닝 이미지 처리 핵심 알고리즘 분석과 활용
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1 2021년 03월 18일(목) ~ 03월 20일(토) 종료
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2 2021년 08월 30일(월) ~ 09월 01일(수)
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교육목표

 

CNN 기본 아키텍처와 핵심 기술을 이해하고, Object Localization & Landmark Detection 개념을 알 수 있다.
다양한 Object Detection 알고리즘들의 원리, 종류, 장단점을 파악하고 구현 코드를 활용할 수 있다.
Neural Style Transfer 알고리즘을 이해하고 구현 코드를 분석하고 활용할 수 있다.
Generative Models을 이해하고 딥러닝 GAN 알고리즘 구현 코드를 분석하고 활용할 수 있다.

 

교육내용

 

1일차

CNN 아키텍처와
핵심 기술의 이해

CNN(Convolutional Nueral Network) 아키텍처
CNN 핵심 기술 요소 CONV/POOL, CNN Visualization

Object Localization & Landmark Detection

Object Detection 개요
Object Localization & Landmark Detection
Face Recognition 라이브러리 활용

2일차

Object Detection
알고리즘의 이해와 활용

2-Stage Object Detector 알고리즘 이해 - OverFeat, R-CNN, Fast R-CNN, Fater R-CNN
1-Stage Object Detector 알고리즘 이해 - YOLO, YOLO v2 (YOLO 9000), YOLO v3, SSD
Object Detection 기능 구현

3일차

Neural Style Transfer

Neural Style Transfer 개요
Content Cost FunctionStyle Cost Function, Neural Style Transfer 기능 구현

Generative Models
이해와 활용

Generative Models 개요
Variational AutoEncoder(AE/VAE) 구조의 이해와 기능 구현
GAN 알고리즘의 이해와  기능 구현, CycleGAN 알고리즘 이해와 기능 구현

 

교육대상

 

AI 제품 기획/설계/기술지원/테스팅/감리/컨설팅 관련 자
딥러닝 이미지 처리 핵심 알고리즘을 파악하고 활용하고자 하는 자, 딥러닝 활용 기술을 습득하고자 하는 자
CNN, Object Localization & Detection, Neural Transfer, GAN, Face Recognition 알고리즘의 동작과 구현 방법을 알고자 하는 자

 

특이점

 

Windows 10 OS 기반 진행, Anaconda3 ( Python, Spyder, numpy, scipy, pandas, scikit-learn, Tensorflow, Keras ) 사용
Google Colab Cloud 사용, Jupyter Notebook 사용

 

수/강/후/기